Python Pandas - построение графика автокорреляции
Pandas можно использовать для построения графика автокорреляции на графике. Построение графика автокорреляции на графике может быть выполнено с помощью метода построения графика autocorrelation_plot (). модуль. Эта функция генерирует график автокорреляции для временных рядов.
График автокорреляции
Графики автокорреляции - часто используемый инструмент для проверки случайности в наборе данных. Эта случайность определяется путем вычисления автокорреляции для значений данных с различными временными задержками. Он показывает свойства типа данных, известного как временной ряд. Эти графики доступны в большинстве статистических программ общего назначения. Его можно построить с помощью pandas.plotting.autocorrelation_plot ().
Syntax: pandas.plotting.autocorrelation_plot(series, ax=None, **kwargs)
Parameters:
- series: This parameter is the Time series to be used to plot.
- ax: This parameter is a matplotlib axes object. Its default value is None.
Returns: This function returns an object of class matplotlip.axis.Axes
Example 1:
Python3
# importing various packageimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # making Time seriesspacing = np.linspace(-5 * np.pi, 5 * np.pi, num=100)s = pd.Series(0.7 * np.random.rand(100) + 0.3 * np.sin(spacing)) # Creating Autocorrelation plotx = pd.plotting.autocorrelation_plot(s) # ploting the Curvex.plot() # Displayplt.show() |
Выход:
Example 2:
Python3
# importing various packageimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # making Time seriesdata = np.array([12.0, 24.0, 7., 20.0, 7.0, 22.0, 18.0,22.0, 6.0, 7.0, 20.0, 13.0, 8.0, 5.0, 8]) # Creating Autocorrelation plotx = pd.plotting.autocorrelation_plot(data) # ploting the Curvex.plot() # Displayplt.show() |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.